研究課題
近年研究されている近似最近傍探索アルゴリズムLocality-Sensitive Hashing(LSH)に着目し、その一つであるExact Euclidean Locality-Sensitive Hashing(E2LSH) を元に、ハードウェア指向LSH アルゴリズムへと改良した。本研究で提案するアルゴリズムの特徴として、二重ハッシングとセットアソシアティブ方式を取り入れた「限定動的テーブル」というデータ構造を用いている。これにより限られたハードウェア資源をうまく使うことができ、実装が容易になった。アルゴリズムの精度としてRecall 率を計測したところ、E2LSH と同様のテストにより、約82%を達成している。また、この改良アルゴリズムに基づくハードウェアアーキテクチャを提案した。提案するアーキテクチャでは、Liner Feedback Shift Register(LFSR) と、中心極限定理を用いて、回路内部で乱数を生成する方法を取った。これによりメモリ使用量を抑えつつ複数の乱数列を生成することが出来た。またパイプライン化により、データストリームを止めること無く処理することが可能になっており、高速なアーキテクチャといえる。結果として、CPUに比べ、レイテンシは1/9 に短縮、スループットは24.4 倍に増加させることが出来た。
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すべて 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件、 招待講演 1件) 備考 (1件)
http://lalsie.ist.hokudai.ac.jp/research/brochure.pdf
